Booming sound is one of the most important interior sound of a passenger car. The conventional booming noise research was focused on the reduction of the A-weighted sound pressure level. However A-weighted sound pressure level can not give the whole story about the booming sound of a passenger car. In this paper, we employed sound metric which is the subjective parameter used in psychoacoustics. (omitted)
In this study, we compared and analyzed the floor impact sound insulation performance produced by the rating methods. The rating methods are using reversed A-weighting curve, A-weighted sound pressure levels and arithmetic average. On-site floor impact sound pressure levels of living room and room are measured. The results of this study are 1)the rating using reversed A-weighting curve for heavy-weight impact sound's standard deviation is lower than that of light-weight impact sound, 2)the number of rating using A-weighted sound pressure levels and arithmetic average is larger than that of using reversed A-weighting curve, and 3)the number of rating using reversed A-weighting curve mainly depends on impact sound pressure level of 63Hz in heavy-weight impact sound.
The present study determined the overall noise level and the distribution of sound pressure level over audible frequency range of noise produced at various work sites. Work-related noise greater than 80dBA produced from 98 separate work sites at 37 manufacturing companies and machine shops were analysed for the overall sound level (dBA) and frequency distribution. In addition, to determine the possible hearing loss related to work site noise, a hearing test was also conducted on 1,374 workers in these work sites. The results of the study were as follows ; 1. Of the total 98 work sites, 57 work sites(58.2%) produced noise exceeding threshold limit value (${\geq}90dBA$) set by the Ministry 01 Labor. In terms of different manufacturing industries the proportion of work sites which exceeded 90dBA was the highest for the cut-stone products industry with 6/6 work sites and lowest for the commercial printing industry with 1/13 work sites. 2. The percentage of workers who were exposed to noise greater than 90dBA was 19.8% (1,040 workers) 01 the total 5,261 workers. In terms of different industries, cut-stone products industry had the most workers exposed to noise exceeding 90dBA with 82.8%, textile bleaching and dyeing industry was next at 30.6% followed by fabricated metal products industry with 27.9%, plastic products manufacturing industry had the lowest percentage of workers exposed to 90dBA exceeding noise with 4.5%. 3. There was a statistically significant correlation between the frequency of noise-induced hearing loss and the percentage of workers exposed to noise exceeding 90dBA (P<0.05). 4. The frequency analysis of noise produced at the 98 work sites revealed that 44 work sites (44.9%) had the maximum sound pressure level at high-frequencies greater than 2KHz. In addition, significantly higher sound pressure level was detected at the high-frequencies at 90dBA exceeding work sites as compared to below 90dBA work sites (P<0.01). 5. The differences in sound level meter's A-and C-weighted sound pressure levels were analysed by frequencies. Of the 28 work sites which showed 0-1 dB difference in the two weighted sound levels, 20 work sites (71.4%) had significantly higher sound pressure levels at high-frequencies greater than 2KHz (P<0.01). Furthermore, there was a tendency for higher sound pressure levels to occur in the high-frequency range as the differences in the two weighted sound levels decreased.
As the noise of ship engine room is too loud, the engineer who works in a ship engine-room has the trouble of hearing. In this paper deals the investigation of the noise of ship engine room and cabins with the internationally allowable noise exposure level and noise exposure time. Recently, the problem of engine-room noise is more serious because of shipowner wants to make small number and larger size of cylinder. Therefore, engineers work in a ship engine-room for a long time have the trouble of hearing when they are exposed the high noise level. In this study, two kinds of vessels were used to investigate the noise of engine room, engine-control room, bridge, offices and cabins. As criteria of sound levels, A-weighted sound pressure level and octave band pressure level were used.
The revision was proposed for methods A-weighted sound pressure measurement for fans, blowers and compressors in order to apply newly developed measurement techniques to KS B 6361 established in 1987. This proposal includes modification of terminologies, revision of sound power methods for radiated sound from the body, inclusion of In-duct measurement method, and correction method for flow noise upon microphon.
In the previous studies on railway noise analysis, the main purpose of noise analysis is concerned with the reduction of A-weighted sound pressure level in order to satisfy noise regulations. However, more important facts on noise reduction are the subjective feelings of the human being on noise because people might be annoyed from the noise caused by train. In this paper, railway noise from different type of train are compared using the calculation of sound quality metrics with using strength related method that is calculation of A-weighted sound pressure level.
Booming sound is one of the most important interior sound of a passenger car. The conventional booming noise research was focused on the reduction of the A-weighted sound pressure level. However A-weighted sound pressure level cannot give the whole story about the booming sound of a passenger car. In this paper, we employed sound metrics, which are the subjective parameters, used in psycoacoustics. According to recent research results. the relation between sound metrics and subjective evaluation is very complex and has nonlinear characteristics. In order to estimate this nonlinear relationship, artificial neural network theory has been applied to derivation of sound quality index for booming sound of a passenger car.
Booming sound is one of the most important interior sound of a passenger car. The conventional booming noise research was focused on the reduction of the A-weighted sound pressure level. However A-weighted sound pressure level can not give the whole story about the booming sound of a passenger car. In this paper, we employed sound metric which is the subjective parameter used in psycoacoustics. According to recent research results, the relation between sound metrics and subjective evaluation is very complex and has nonlinear characteristics. In order to estimate this nonlinear relationship, artificial neural network theory has been applied to derivation of sound quality index for booming sound of a passenger car.
Rumbling sound is one of the most important interior sound of a passenger cu. The conventional rumbling noise research was focused on the reduction of the A-weighted sound pressure level. However A-weighted sound pressure level can not give the whole story about the rumbling sound of a passenger car. In this paper, we employed sound metric which is the subjective parameter used in psycoacoustics. According to recent research results, the relation between sound metrics and subjective evaluation is very complex and has nonlinear characteristics. In order to estimate this nonlinear relationship, artificial neural network th[ ory has been applied to derivation of sound quality index fur rumbling sound of a passenger car.
Rumbling sound is one of the most important interior sound of a passenger car. The conventional rumbling noise research was focused on the reduction of the A-weighted sound pressure level. However A-weighted sound pressure level can not give the whole story about the rumbling sound of a passenger car. In this paper, we employed sound metric which is the subjective parameter used in psycoacoustics. According to recent research results, the relation between sound metrics and subjective evaluation is very complex and has nonlinear characteristics. In order to estimate this nonlinear relationship, artificial neural network theory has been applied to derivation of sound quality index for rumbling sound of a passenger car.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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